技术栈
多元时间序列预测
机器学习之心
7 天前
深度学习
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神经网络
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transformer
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双重分解
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多元时间序列预测
CEEMDAN-VMD-Transformer-BiLSTM双重分解+编码器+双向长短期记忆神经网络多元时间序列预测
时间序列预测在金融、气象、电力负荷、设备故障诊断等领域具有广泛应用。实际信号往往具有非线性、非平稳、多尺度特征，单一预测模型难以捕捉其复杂动态特性。为此，研究者常采用信号分解 + 深度学习的混合建模方法。本代码实现了一种结合：
机器学习之心
2 年前
注意力机制
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双向长短期记忆神经网络
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bilstm-atten
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ceemdan-vmd
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双重分解
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多元时间序列预测
高创新 | CEEMDAN-VMD-BiLSTM-Attention双重分解+双向长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测
高创新 | CEEMDAN-VMD-BiLSTM-Attention双重分解+双向长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测 本文提出一种基于CEEMDAN 的二次分解方法，通过样本熵重构CEEMDAN 分解后的序列，复杂序列通过VMD 分解后，将各个分量分别通过BiLSTM-Attention模型预测，最终将预测结果整合。
我是有底线的